RedisAI 通过在存储参考数据的 Redis 内部提供模型服务,将推理性能和效率提升高达 10 倍
RedisGears 是一个无服务器引擎,可在 Redis 数据结构、模块和集群节点上以毫秒级速度提供无限的数据处理选项
Mountain View, 2020年5月19日 — Redis Labs,Redis 的创建者和 Redis 企业版 的提供商,今天宣布 RedisAI 和 RedisGears 正式发布,这两项技术已于上周在 RedisConf 2020 Takeaway 上进行了预览。RedisAI 和 RedisGears 结合起来,将 Redis 企业版 转化为一个低延迟、实时的通用数据平台,具备跨任何数据模型的无限处理能力,同时可在 Redis 内部同步处理人工智能 (AI) 请求。
根据 Gartner1 的说法,“到 2024 年,人工智能 (AI) 从试点转向生产将推动流数据分析基础设施增加 5 倍。”该报告进一步指出,“将 AI 投入生产需要 IT 领导者使用能够让最终用户将训练好的模型嵌入流数据基础设施中以提供持续的近实时预测的基础设施来补充 DataOps 和 ModelOps。”
“我们了解客户在将 AI 投入生产时面临的挑战,特别是端到端的 AI 服务时间,在很多情况下,这受到收集、准备数据并将其馈送给 AI 服务引擎所需时间的影响。RedisAI 和 RedisGears 的设计旨在解决这个问题,将端到端的 AI 服务时间缩短到毫秒级,”Redis Labs 首席技术官兼联合创始人 Yiftach Schoolman 表示。“凭借 Redis 企业版 作为卓越的高性能和可扩展基础,RedisAI 和 RedisGears 将使我们的客户能够成功利用 AI 技术,实时提高运营效率并解决实际业务问题。”
RedisAI:提供助力业务成功的预测
RedisAI(由 Redis Labs 和 Tenserwerk 联合开发)是对所有架构师或开发人员在尝试设计和在其生产应用中实现 AI 时面临的挑战的解答:即在 AI 推理引擎外部花费在收集和准备参考数据上的时间。通过将 AI 服务引擎置于 Redis 内部,RedisAI 减少了花费在这些外部流程上的时间,与其他的 AI 服务平台相比,可以提供多达 10 倍的推理次数,并且延迟显著降低。许多领先的 AI 驱动应用,如欺诈检测、交易评分、广告投放、推荐引擎、图像识别、自动驾驶汽车和游戏变现,将通过这些性能提升取得显著更好的业务成果。
RedisAI 与 MLflow 集成,通过允许平滑更新运行中的模型且无需停机,简化了 AI 生命周期管理。凭借对主要 AI 后端系统(TensorFlow、PyTorch 和 ONNX Runtime)的内置支持,RedisAI 允许跨平台运行推理。例如,使用 PyTorch 训练的模型可以使用 TensorFlow 进行推理。最后,结合 Redis 企业版 的高可用性、线性可伸缩性和灵活的部署模型,RedisAI 可以部署在任何地方:云端、本地数据中心、边缘,甚至在 Raspberry-Pi 设备上。
RedisGears:自定义 Redis 以构建更出色的应用
RedisGears 是一个全新的无服务器引擎,为 Redis 提供了无限的可编程选项。RedisGears 通过在靠近数据的位置执行事务、批处理和事件驱动操作——全部在 Redis 内部——从而实现毫秒级的处理速度。RedisGears 使 Redis 能够作为单一数据服务运行,承担管理现有数据库和数据仓库系统更新的所有繁重工作。
此外,RedisGears 允许开发人员在 Redis 的数据结构和模块上执行任何类型的操作。RedisGears 函数可以开发一次,并在任何类型的 Redis 部署中使用:开源、Redis 企业版 软件或 Redis 企业版 云。
1 Gartner,《2020 年预测:人工智能核心技术》,作者:Chirag Dekate、Saniye Alaybeyi、Alan Priestley、Daniel Bowers,2019 年 12 月 11 日。
更多资源
阅读 Redis Labs 关于 企业在 AI 推理方面面临挑战 的博客文章,或了解更多关于 RedisAI 和 RedisGears 的信息。
还可以观看 RedisConf 2020 Takeaway 的 主题演讲、RedisAI 和 RedisGears 会议视频。
数据是每个企业的生命线,Redis 帮助组织重新构想他们处理、分析、预测和对生成的数据采取行动的速度。Redis 通过提供 开源 和 企业级 数据平台,为在任何规模下驱动实时体验的应用提供支持,从而为任何企业提供竞争优势。开发人员依赖 Redis 将性能、可伸缩性、可靠性和安全性构建到他们的应用中。
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